训练神经网络中的目标向量有什么价值？

我正在训练识别水果（苹果）图像的神经网络。我拍摄了120张尺寸为8x8的图像，其中40张为正面，剩余为负面。所以我的输入是64x120，我的目标矢量是1x120。但是，我的目标矢量的价值是什么？我如何分配它？以前，我已经分配了目标= 1×120矩阵（前40列= 1和后80列= 0），因为前40个是正图像。它是否正确？训练神经网络中的目标向量有什么价值？

来源

2016-08-18 user48951

输入应该是单个图像，所以一个64向量，输出应该是一个没有值，所以一个标量（1个元素的向量）值为1为正值，0为负值。

其他值可能会使用，具体取决于您的网络层。例如+ 1，-1或0.95,0.05

来源

2016-08-18 08:52:29 Photon

具有2个输出的分类器在任务上执行相同的操作吗？ – Finn

是的。它基本上是一个你优化的功能。结果应该是一样的。 – Photon

训练神经网络中的目标向量有什么价值？

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